Databricks-Beratung bis zum Betrieb.
Fidan Consulting ist Databricks-Partner und baut Lakehouse-Plattformen, die nach der Übergabe weiterlaufen: Architektur, Unity Catalog, Pipelines, Infrastructure as Code und Betrieb – auf Azure, AWS oder Google Cloud.
Wobei wir mit Databricks helfen.
Architektur und Workspace-Design
Medallion-Struktur, Katalog- und Schema-Aufbau in Unity Catalog, Domänenschnitt und Namenskonventionen – bevor die erste Pipeline läuft.
- Workspace-, Katalog- und Umgebungsstruktur (Dev, Test, Prod)
- Entscheidungsvorlage mit Alternativen, Risiken und Kosten
- Review bestehender Plattformen
Migration zu Databricks
Von Hadoop, Azure Synapse, klassischen Data Warehouses oder lokalen Servern – schrittweise, ohne dass das Reporting stillsteht.
- Bestandsaufnahme von Quellen, Ladeprozessen und Berichten
- Ablösung der alten Strecken durch ETL/ELT-Pipelines auf Databricks
- Parallelbetrieb und Abnahme mit den Fachbereichen
Data Engineering
Pipelines, die nachvollziehbar und testbar sind: Lakeflow und Delta Live Tables, Merge-Frameworks, Historisierung, Data Vault 2.0.
- Bronze, Silver, Gold mit sauberer Historisierung
- Datenqualität mit Regeln und Tests
- Anbindung von SAP, CRM, APIs und Dateien
Governance und Berechtigungen
Unity Catalog als zentrale Stelle für Zugriff, Lineage und Freigaben – mit einem Rollenkonzept, das Fachbereiche verstehen.
- Rollen- und Berechtigungskonzept
- Datenprodukte für Fachbereiche und Endkunden
- Lineage und Dokumentation
Infrastructure as Code und CI/CD
Workspaces, Cluster, Jobs und Berechtigungen aus Code: Terraform, Databricks Asset Bundles, Azure DevOps oder GitHub Actions.
- Reproduzierbare Umgebungen
- Deployments mit Tests und Freigaben
- Keine Klick-Konfiguration, die niemand nachvollziehen kann
Betrieb und Enablement
Nach dem Aufbau: neue Use Cases auf der bestehenden Plattform, Kostenkontrolle, Reviews und Schulung Ihres Teams.
- Cluster-Strategie und Kostenkontrolle
- Schulungen für Entwickler und Fachbereiche
- Übergabe statt Abhängigkeit
Azure, AWS oder Google Cloud – Databricks läuft auf allen drei.
Die Plattform ist dieselbe. Die Wahl richtet sich nach dem, was Sie schon betreiben, nach Ihrem Team und nach Ihren Verträgen – nicht nach unserer Vorliebe.
Azure
Am häufigsten in unseren Projekten: Entra ID, Azure DevOps, Data Factory und Power BI sind meist schon vorhanden. Infrastruktur mit Terraform oder Bicep.
AWS
Databricks auf AWS mit IAM, S3 und den dortigen Diensten – zum Beispiel beim Redesign der Datenplattform eines Sportverbands.
Google Cloud
Databricks auf GCP, etwa als Ablösung einer Hadoop-Landschaft im E-Commerce – inklusive Anbindung von Looker und Tableau.
Databricks-Partner, zertifiziertes Team.
Drei Databricks-Zertifizierungen
- Databricks Certified Data Engineer Professional
- Databricks Certified Data Engineer Associate
- Databricks Certified Data Analyst Associate
Vier Databricks-Akkreditierungen
- Databricks Platform Architect
- Databricks Platform Administrator
- Databricks Lakehouse Fundamentals
- Databricks Generative AI Fundamentals
Databricks-Partner
Fidan Consulting ist Databricks-Partner (Partnerstufe Bronze). Die Nachweise gehören dem Geschäftsführer, der in jedem Projekt selbst mitarbeitet – mehr dazu auf der Seite Über uns.
Sechs Databricks-Projekte, sechs Branchen.
Konzernweite Datenplattform
Aufbau der unternehmensweiten Plattform mit Data Warehouse nach Data Vault 2.0, Berechtigungskonzept in Unity Catalog und Anbindung der SAP-Quellen.
- Rolle: Lead Data Engineer
- Azure Databricks, Unity Catalog, Data Vault 2.0
- SAP Datasphere, SAP EAM, SAP S/4, Power BI
Von Hadoop zu Databricks auf GCP
Implementierungs-Lead für Infrastruktur, Governance und Unity Catalog, ETL/ELT-Pipelines als Ersatz der Hadoop-Strecken, Schulungen für Entwickler und Fachbereiche.
- Rolle: Lead Data Engineer
- Databricks auf Google Cloud, Unity Catalog
- Looker, Tableau
Databricks für Reporting
Cloudbasierte Datenplattform von der Quelle bis zum Datenprodukt: Lakehouse mit integriertem Data Warehouse, Governance-Struktur, Datenprodukte für Fachbereiche und Endkunden.
- Rolle: Lead Data Engineer
- Azure Databricks, Governance
- Power BI
Redesign als Data Mesh
Analyse der bestehenden Datenprozesse, Konzeption und Umsetzung einer Data-Mesh-Architektur, Abstimmung von Domänenschnitten und Datenverantwortlichkeiten mit den Fachbereichen.
- Rolle: Lead Data Engineer
- Azure, Databricks, Microsoft Fabric
- Data Mesh
Betrieb und neue Use Cases
Betreuung der bestehenden Databricks-Datenplattform und Umsetzung fachlicher Use Cases auf der Plattform.
- Rolle: Berater, Data Engineer
- Azure, Databricks, Unity Catalog
- Power BI, Azure DevOps
Databricks-Redesign auf AWS
Analyse der Systemlandschaft und ihrer Schwachstellen, neue Zielarchitektur mit den Stakeholdern abgestimmt, technisches Konzept und End-to-End-Umsetzung.
- Rolle: Data Engineer
- Databricks auf AWS
- AWS
Kundennamen nennen wir nicht. Alle Projekte, das Team und die Nachweise finden Sie auf der Seite Über uns.
Databricks Health-Check.
Für Plattformen, die schon laufen: Wir prüfen Struktur, Kosten, Sicherheit und Pipelines und sagen Ihnen, was zuerst dran ist – unabhängig davon, wer die Plattform gebaut hat.
Dauer: drei Tage
Preis: nach Aufwand – Satz und grobe Schätzung vorab
Ergebnis: schriftlicher Bericht
Was wir uns ansehen
- Workspace-, Katalog- und Umgebungsstruktur
- Cluster, Jobs und Kosten der letzten Monate
- Unity Catalog: Rollen, Berechtigungen, Lineage
- Pipelines: Historisierung, Tests, Fehlerbehandlung, Wiederanlauf
- Infrastructure as Code und Deployments
- Sicherheit: Netzwerk, Secrets, Zugriffe von außen
Databricks oder Microsoft Fabric?
Databricks ist die robustere Wahl für komplexe Engineering-Workloads, mehrere Clouds und viele Teams. Microsoft Fabric ist oft der schnellere Einstieg für Power-BI-orientierte Teams im Microsoft-Umfeld. Beides zusammen geht auch: Databricks für das Engineering, Fabric und Power BI für das Reporting. Wir prüfen beides für Ihren Fall – mehr dazu unter Microsoft-Fabric-Beratung.
So beginnt die Zusammenarbeit.
Erstgespräch
30 Minuten: Was soll die Plattform leisten, was gibt es schon, wer arbeitet damit? Danach wissen beide Seiten, ob es passt.
Review oder Entscheidungsvorlage
Bestehende Plattform: Health-Check. Neue Plattform: Zielarchitektur mit Alternativen, Risiken und Kosten – Sie entscheiden auf Basis von Fakten.
Umsetzung mit Ihrem Team
Aufbau oder Migration in Etappen, mit Ihrem Team an Bord. Code, Dokumentation und Wissen gehören Ihnen – das Ziel ist, dass Sie am Ende ohne uns weiterkommen.
Häufige Fragen zur Databricks-Beratung
Sind Sie Databricks-Partner?
Ja. Fidan Consulting ist Databricks-Partner (Partnerstufe Bronze). Dazu kommen drei Databricks-Zertifizierungen und vier Akkreditierungen des Geschäftsführers, der in jedem Projekt selbst mitarbeitet.
Azure, AWS oder Google Cloud?
Databricks funktioniert auf allen drei Clouds gleich. Wir arbeiten am häufigsten auf Azure, haben aber auch Plattformen auf AWS und Google Cloud aufgebaut. Die Wahl richtet sich nach Ihrem Bestand, Ihren Verträgen und Ihrem Team.
Migrieren Sie bestehende Plattformen zu Databricks?
Ja – von Hadoop, Azure Synapse, klassischen Data Warehouses oder lokalen Servern. Wir beginnen mit einer Bestandsaufnahme von Quellen, Ladeprozessen und Berichten, bauen die neuen Pipelines parallel auf und schalten um, wenn die Fachbereiche abgenommen haben.
Übernehmen Sie auch den laufenden Betrieb?
Ja. Wir betreuen bestehende Databricks-Plattformen, setzen neue Use Cases darauf um, behalten Kosten und Cluster im Blick und schulen Ihr Team, damit es die Plattform selbst weiterentwickeln kann.
Arbeiten Sie mit unserem Team oder eigenständig?
Beides. Entweder übernehmen wir Architektur und Engineering mit Projektverantwortung, oder wir verstärken Ihr Team mit Reviews, Pair-Programming und Schulungen. Code, Dokumentation und Wissen bleiben in jedem Fall bei Ihnen.
Was kostet Databricks-Beratung?
Nach Aufwand mit einem Tages- oder Stundensatz, den Sie vorab kennen; für abgegrenzte Pakete ist ein Festpreis möglich. Ein konkretes Angebot bekommen Sie nach dem Erstgespräch.
Erstgespräch
Reden wir über Ihre Databricks-Plattform.
30 Minuten reichen, um zu klären, ob Neuaufbau, Migration oder Review ansteht – und ob wir dafür die Richtigen sind.